Engenharia de analytics: 6 passos para trabalhar com BI

Engenharia de analytics 6 passos para trabalhar com BI

Engenharia de analytics: O universo do BI (business intelligence) tem crescido cada dia mais e aprender sobre essa novidade é essencial para garantir o sucesso do seu negócio, além da otimização dos processos internos e da melhor organização de dados e informações.

Quando uma empresa decide evoluir, isso significa sair de um estágio mais simples para algo mais complexo e aperfeiçoado. E foi justamente isso que aconteceu com ferramentas e sistemas de otimização como o business intelligence.

A área de engenharia é uma das mais complexas da atualidade, mas também, uma das mais procuradas por quem ama esta área e deseja diversas vertentes para construir uma carreira de sucesso.

Entretanto, a área de engenharia que trabalha com uma empresa de segurança do trabalho ou até mesmo com engenharia civil, precisa saber como analisar dados e organizá-los da melhor maneira para o sucesso da marca.

Esses novos profissionais cuidam de uma área específica, intitulada de engenharia analytics e são responsáveis pela organização de novas funções, como o passo a passo da construção de um sistema de BI otimizado para suas empresas.

E se você deseja aprender mais sobre este assunto, está no lugar certo. Neste artigo iremos explicar tudo o que você precisa saber sobre a área de engenharia analytics e sobre como um sistema de BI pode mudar o seu negócio.

Entenda o que é engenharia analytics e BI

Engenharia de analytics é a área de estudos de dados focada na transformação de informações em visões e ideias relevantes para as empresas.

Os analytics engineers, ou engenheiras e engenheiros analíticos como também são conhecidos, são os profissionais responsáveis por fazer isso acontecer.

Os principais objetivos desse tipo de profissional são:

  • Aproximar os dados das organizações;
  • Ajudar donos de negócio a tomar decisões importantes;
  • Transformar os dados em informações importantes;
  • Auxiliar na melhor organização da empresa;
  • Ajudar na reestruturação e avaliação de processos.

De uma maneira mais clara, os engenheiros de analytics organizam e transformam bases de dados com o intuito de tornar informações das empresas acessíveis aos usuários finais, auxiliando-os a tomarem as melhores escolhas.

Esse tipo de profissional é essencial para a abertura de empresa, pois ele poderá avaliar os riscos e benefícios que envolvem essa decisão e como o empreendedor irá fazer isso da melhor maneira possível.

Como resultado, ao focar na parte técnica da transformação de dados, esses profissionais empoderam gestores para fazerem análises mais robustas sem precisarem de grandes noções técnicas da parte mais complexa por trás das análises de dados.

Já o BI, sigla para Business Intelligence (Inteligência de Negócios), é um conceito que também trabalha com a transformação de dados brutos em informações estratégicas para que uma empresa consiga se organizar de forma mais otimizada.

O ritmo de produção de informações na maioria das empresas tem crescido cada dia mais, por isso, é de suma importância contar com um sistema e com profissionais que consigam processar as partes úteis do meio de tantos dados.

Contar com um bom sistema de Business Intelligence em conjunto com um profissional de engenharia analytics fará toda a diferença no seu negócio, pois ele não apenas coleta, como organiza todas essas informações, entregando-as de maneira otimizada para os gestores da empresa.

Seja você um profissional que realize laudo SPDA ou trabalhe em uma empresa de produtos de beleza, por exemplo, a organização de dados é de extrema importância para garantir o sucesso e o bom desempenho dos seus resultados.

Passo a passo para trabalhar com BI

Para trabalhar com isso, é necessário seguir um passo a passo que separamos para te ajudar a começar a trabalhar com o Business Intelligence, confira:

1. Mapeie o passado

Seu ponto de partida é o passado, isso significa que, todo o histórico da sua empresa até o momento atual precisa ser traçado pela sua equipe.

Ao mapear dados para extração, os profissionais de engenharia de analytics já definem as fontes de informação, além das tabelas necessárias para o BI.

Usando um banco de dados, é realizada uma espécie de modelagem das informações. Com isso, a integridade dos dados se mantém e a redundância diminui. A modelagem serve também para que analistas saibam onde e como as informações estão armazenadas.

Os modelos de dados definem como eles serão organizados e quais as relações estabelecidas entre eles para os próximos passos da empresa.

Por isso, tanto uma empresa de calibração de balanças quanto uma escola particular devem fazer esse mapeamento para saber o que fazer e o que evitar daqui para frente.

2. Integre as fontes de dados

Esse passo serve para integrar e organizar os diferentes dados e fontes em um único local, para isso, indica-se a realização de três pequenas ações com esses dados, que são: a extração, o carregamento e a transformação.

O primeiro diz respeito a coleta dos dados que são feitos por um sistema de BI e por um profissional de engenharia de analytics de maneira bem mais rápida e otimizada, já o segundo trata-se da análise e verificação da veracidade e importância desses dados.

Por fim, a transformação é quando esses dados se tornam cruciais para a tomada de decisões e mudanças de processos por parte dos gestores da empresa, seja ela uma que vende climatizador evaporativo ou até mesmo uma empresa de limpeza hospitalar.

Para quem atua na área de engenharia de analytics, é preciso compreender que dados são dinâmicos e que mudam a todo momento. Por isso, cópias de segurança são fundamentais para a preservação deles e a prevenção de possíveis erros.

3. Transforme dados históricos

Com os dados brutos extraídos do sistema BI, é feita a transformação para deixá-los claros e úteis para a empresa. O próximo passo é organizar os dados em tabelas, garantindo que esses dados estarão seguros.

Durante o processo de transformação, alguns dados que fazem sentido para a análise são selecionados para uma análise mais profunda. Esse processo ajuda a realizar todas as transformações mais necessárias para o sistema de Business Intelligence.

Tanto empresas que trabalham com terminais elétricos automotivos até mesmo agências de comunicação possuem um grande volume de dados que precisam ser transformados em informações válidas e importantes para ajudar na tomada de decisões.

4. Realize testes

Após a transformação dos dados, é preciso partir para a prática e testá-los para garantir que as informações inúteis não foram escolhidas. O teste é parte fundamental do projeto, ou seja, você não pode deixá-lo de fora.

Durante o processo de teste, os especialistas em engenharia de analytics configuram as tabelas de dimensão desses dados, guardando-os de maneira segura e protegendo as informações históricas, respectivamente.

Assim como é necessário testar os cabos elétricos da sua casa após a realização de algum serviço, é preciso também testar se a análise e coleta de dados também estão da maneira como esperava e se irão te auxiliar.

5. Documente os dados

Para facilitar a consulta de dados no futuro, profissionais de engenharia de analytics precisam documentar todo o projeto. O que pode ajudar nesse processo é adicionar a descrição completa de cada arquivo de dados, deixando a procura ainda mais simples.

Criando uma página de documentação, o sistema de BI auxilia na busca de informações essenciais e pontuais para os gestores e líderes. Após os testes e toda a documentação dos dados pronta, você obtém o núcleo de desenvolvimento do seu mais novo projeto de BI.

E lembrando que esse passo é extremamente importante para todo negócio, desde um que trabalhe com grade metálica ou até mesmo uma marca de roupas autônoma, essa documentação será essencial em algum momento.

6. Visualize os dados

Agora que você possui todos os dados mapeados, transformados, testados e documentados, finalmente chegou o momento de construir o seu sistema de Business Intelligence.

Para isso, comece pelo contexto, quando se é definido o público-alvo do negócio, o tipo de análise que será feita e quais os indicadores de desempenho irá utilizar. Tendo isso bem estabelecido, escolhe-se o formato da apresentação do seu sistema.

Existem boas práticas que devem ser utilizadas para ajudar na construção do relatório de desempenho, dando mais clareza e objetividade para deixar o gráfico o mais legível possível para quem for visualizá-lo.

Benefícios do BI e da engenharia de analytics

Dentre diversos benefícios que a junção do BI com o profissional de engenharia de analytics pode trazer para o seu negócio, as que mais de destacam são:

  • Captação de relatório de desempenho personalizados;
  • Otimização de processos;
  • Diminuição de custos;
  • Eficiência na organização de informações;
  • Acompanhamento em tempo real dos processos;
  • Melhores tomadas de decisões.

Por isso, se você deseja ser um profissional de engenharia de analytics, procure o curso que precisa fazer para adquirir essa função e se você for um empreendedor, não perca a oportunidade de contratar esse profissional que fará toda a diferença no seu negócio.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

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